10.3969/j.issn.1001-506X.2012.07.27
基于随机有限集的SLAM算法
提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法,该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模,建立联合目标状态变量的随机有限集.依据Bayesian估计框架,利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计.新算法避免了数据关联过程,并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)问题中多特征-多观测特性及多种传感器信息.在仿真实验中,利用FastSLAM2.0算法和新算法进行对比,实验结果验证了新算法的优越性.
同步定位与地图创建、随机有限集、Bayesian估计、概率假设密度滤波、粒子滤波
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TP242(自动化技术及设备)
国家自然科学基金60904087;黑龙江省博士后科研启动金LBH-Q09127资助课题
2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1452-1457
